Data Science/Data Analysis
[자연어 처리] [Python] 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 이용한 문장간 유사도 분석
주요 개념 자연어 처리 코사인 유사도(Cosine Similarity) 유클리드 거리(Euclidean distance) 코사인 유사도(Cosine Similarity)는 내적 공간의 두 벡터 간 각도의 코사인 값을 이용하여 측정된 벡터 간의 유사한 정도를 의미한다. 각도가 0°일 때의 코사인 값은 1이고 이외 다른 모든 각도의 코사인 값은 1보다 작다. 이 값은 벡터의 크기가 아닌 방향의 유사도를 판단하는 목적으로 사용되며, 두 벡터의 방향이 완전히 같을 경우 1, 90°의 각을 이룰 경우 0, 180°로 완전히 반대 방향인 경우 -1의 값을 갖는다. 이때 벡터의 크기는 값에 아무런 영향을 미치지 않는다. 코사인 유사도는 어떤 개수의 차원에도 적용이 가능하지만 특히 결과값이 [0,1]의 범위로 떨어지는..
